Nach unserem ersten Teil aus der Reihe „golocal Bewertungen mit KI“,
Nehmen wir ein KI-Beispiel von golocal.de für ein Sportartikel Fachgeschäft (Sportscheck GmbH) zur Erstellung eines Reviews.

Diese Bewertung ist natürlich insgesamt sehr gut geschrieben. Man merkt, dass jemand sich eigene Gedanken dafür gemacht hat und sich Zeit genommen hat, diese Bewertung zu verfassen. Dennoch könnte auch hier KI dabei helfen, auch noch die letzten Kleinigkeiten, wie etwa ideale Formulierung und kleinere Rechtschreibfehler, „perfekt“ umzusetzen und dient vor allem der Unterstützung.

Als Unterstützung durch KI-Texte kann dabei gesehen werden:

1. Vorteil: Rechtschreibung
   Aufgrund der Zeit, die man sich für so eine Bewertung nimmt, ist es klar, dass es bei Groß- und Kleinschreibung Fehler geben kann oder die Ein- oder Andere Formulierung noch besser gewählt werden könnte.
2. Vorteil: Zeitfaktor
   Wer den Anspruch hat, schnell mal in fünf Minuten eine Bewertung zu verfassen, kann sich mit KI sehr viel Zeit sparen und muss eben nicht noch einmal auf Schreibfehler prüfen. Einfach manche Sätze oder Wörter, ergänzen, streichen oder einfach austauschen und die Bewertung ist fertig. Das kann beispielsweise bei einer der Aktionen von GoLocal, die bei vielen Bewertungen Gewinne bietet, die Teilnahme und Zielerreichung sehr vereinfachen.
3. Vorteil: Ideen
   Manchmal fehlen einem die richtigen Ideen, wie man etwas beschreiben sollte. Mit KI-Unterstützung ist das aber kein Problem. Wie ihr später in unserem Beispiel sehen könnt, ist es egal, ob die Bewertung ausformuliert wurde oder in Stichpunkten formuliert wurde.

Die KI-Bewertung in der Praxis

Kommen wir direkt zu einem konkreten Beispiel, bei dem ebenfalls ein Fachgeschäft für Sportartikel testweise bewertet wird. (Die Bewertungen wurden nicht veröffentlicht)

Zu Beginn gibt es die klar erkennbare Weiche, zwischen KI-Unterstützter Bewertung und manueller Bewertung. In unserem Beispiel nutzen wir die Bewertung mit Assistent.

Beispiel 1: Ausführlicher Textinput, welchen man fast schon als Review veröffentlichen könnte.

Schritt 1 – Sterneauswahl: Von „Lieber nicht“ (Ein Stern) bis zu „Einer meiner Favoriten“ (Herz-Icon)

Schritt 2 – Persönliches Empfinden: Schreibe emotional, wie sich das Erlebnis für Dich angefühlt hat. Das hilft, der Bewertung einen persönlichen Touch zu geben.

Schritt 3 – Konkrete Beispiele, was gefallen oder nicht gefallen hat:
Schreibe, was Dir gefallen (bei positiver Bewertung) oder eben weniger gefallen hat (bei negativer Bewertung). Je nachdem, ob Du 1, 2, 3, 4, 5 oder sogar eine Herz vergibst, wird die Formulierung in die passende Richtung gelenkt.

Schritt 4 – Was ist Dir bezüglich Personal oder Ereignissen aufgefallen? Das gibt nochmals hilfreiche Infos bzgl. Service oder individuellen Besonderheiten für die KI

Schritt 5 – Die KI berechnet jetzt anhand deines Text-Input, einen Bewertungstext welcher für Dich möglichst gut passt. Der genannte Vorteil der guten Rechtschreibung.

Das Ergebnis mit viel Textinput:
Ein individueller Text, Der all Deine Infos gut zusammenfasst und ohne zu „halluzinieren“ oder zu viele Füllwörter, eine wirklich gute Bewertung erstellt.

Beispiel 2: Wie sieht es bei einer KI-Bewertung mit wenig Input aus?

Schritt 1 – Sterneauswahl

Schritt 2 – Persönliches Empfinden, sehr knapp mit „Bin zufrieden“:

Schritt 3 – Konkrete Beispiele in kurzer Form, was gefallen oder nicht gefallen hat.

Schritt 4 – Was ist Dir bezüglich Personal oder Ereignissen aufgefallen?

Das Ergebnis ist durchaus als passend zu betrachten, obwohl, wenig Input kam… Wir sehen gleich im Vergleich mit der herkömmlichen Chat-GPT Antwort, wie viel optimiert wurde, damit unsere „Prompts“ (Eingaben) die KI NICHT hallizunieren und eigenartig schreiben lassen.

Überprüfung und individuelle Anpassung – Wichtig bei jedem Textvorschlag.

Denn auf Basis der Angaben sowie der Infos zur Location wurde der Vorschlag für die
Bewertung erstellt. Daher sollte jeder Vorschlag noch einmal detailliert geprüft, ergänzt und ggf. angepasst werden.

Im Vergleich eine Eingabe direkt in Chat-GPT (Version 3.5) mit rot hervorgehobenen Stellen, wann die KI hier „halluziniert“ hat.

Anbei die Text-Eingabe (Prompt):

Und das Textergebnis von Chat-GPT:

„Bewertung für Sport Check München GmbH: Ein Paradies für Sportbegeisterte

Als begeisterter Sportler habe ich in der Sport Check Filiale in München eine wahre Oase gefunden. Mit einem reichhaltigen Sortiment, das für nahezu jede Sportart die passende Ausrüstung bereithält, hat mich dieser Laden wahrlich beeindruckt.

Die Auswahl an Produkten ist beeindruckend. Egal, ob man nach Laufschuhen, Fitnessgeräten oder Outdoor-Bekleidung sucht, hier wird man fündig. Die Qualität der angebotenen Artikel steht dabei stets im Vordergrund. Ich habe bereits mehrere Produkte gekauft und bin von ihrer Langlebigkeit und Leistungsfähigkeit überzeugt.

Ein weiterer Pluspunkt ist die großzügige Gestaltung des Ladens. Der großzügige Platz ermöglicht ein entspanntes Einkaufen, ohne dass man sich durch enge Gänge quetschen muss. Die Verfügbarkeit von Aufzügen und Rolltreppen macht den Zugang zu verschiedenen Etagen besonders bequem, insbesondere für Kunden mit sperrigen Einkäufen oder Personen mit eingeschränkter Mobilität.

Das Personal verdient ebenfalls Lob. Die Mitarbeiter sind stets freundlich, hilfsbereit und kompetent. Sie nehmen sich Zeit, um Kundenanfragen zu beantworten und bei der Auswahl der richtigen Produkte zu unterstützen. Es ist spürbar, dass sie sich für Sport und die Bedürfnisse der Kunden interessieren.

Natürlich gibt es auch einige Kritikpunkte. Die Preise sind etwas höher als in anderen Geschäften, was jedoch in einer Großstadt wie München nicht ungewöhnlich ist. Dennoch könnte eine etwas kundenfreundlichere Preisgestaltung sicherlich dazu beitragen, die Kundenzufriedenheit weiter zu steigern.

Insgesamt kann ich die Sport Check München GmbH jedoch wärmstens empfehlen. Ihr breites Sortiment, die gute Qualität der Produkte, das angenehme Einkaufserlebnis und das freundliche Personal machen sie zu einer erstklassigen Anlaufstelle für Sportbegeisterte jeden Alters.“

Um eines vorweg zu nehmen: Auch hier ist ein in weiten Teilen brauchbarer Text entstanden.

Jedoch sind manche Formulierungen klar als „frei erfunden“ (“hallizuniert” durch die KI) zu erkennen. Dieser Text kann insgesamt mithalten und benötigt nicht unendlich viel Zeit für die individuelle Anpassung und Optimierung. Man hat jedoch das Gefühl, dass zu der kurzen Eingabe deutlich mehr und teilweise Text in zu weit ausholender Art und Weise erzeugt wurde.

Diesen Prozess haben wir bei unserem KI-Bewertungsgenerator optimiert und die ”prompts” (Eingaben) werden dahingehend unterstützt, dass der frei erfundene Anteil deutlich reduziert ist.

Anbei geht es weiter zu „Teil 3 – Das sagen die Statistiken zu Reviews mit KI“

Online-Beispiele beschreiben die Vor- und Nachteile.

In Artikeln wie dem folgenden “Is AI killing online reviews?” wurde bereits darüber geschrieben.

Kurz und knapp: Nicht KI sorgt für Fake-Reviews, sondern die missbräuchliche Verwendung:
Reviews können schneller und in größerer Menge verfasst werden, wodurch auch sogenannter Review-Spam ein Allzeithoch erfahren kann.

Jedoch ist es nicht die Schuld von KI-Tools, dass Fake-Texte in größerer Menge produziert werden… Denn gleichzeitig kann KI dafür sorgen, Fake-Texte automatisch und schneller erkennen, adressieren und löschen zu können.
Eine Studie hat KI eine Genauigkeit von über 90% beim Erkennen von Fake-Reviews attestiert. Das ist somit weitaus zuverlässiger, als eine manuelle Prüfung. Selbst wenn die Studie nicht 100% zuverlässige Werte liefern sollte, ist das definitiv schneller.

Was wird von anderen Webseiten zum Thema  “Bewertungen mit KI” geschrieben?

Das Problem der Fake Bewertungen, die kein echtes Erlebnis abbilden:
Fake Bewertungen sind durch den einfach zugänglichen Einsatz von KI auf vielen Portalen ein echtes Problem.

Tripadvisor und Trustpilot haben Millionen gefälschte Bewertungen erkannt und entfernt, wobei Indien als Hauptquelle solcher Bewertungen identifiziert werden konnte, gefolgt von Russland.
Die Herausforderung steigt: AI-generierte Bewertungen stellen eine neue Bedrohung dar, die von den Plattformen erkannt und bekämpft werden muss.

Durch die Bekanntheit von Chat-GPT konnten Empfehlungsseiten für Hotels und Restaurants wie bspw. Tripadviser eine Flut an neuen Online Bewertungen beobachten, die teils leicht, teils sehr schwer erkannt werden konnten.

Während Unternehmen wie Tripadvisor oder auch Google mit verschiedenen Screening-Techniken gegen gefälschte Bewertungen vorgehen, stehen Gesetzgeber vor der Herausforderung, das Ausmaß des Problems zu erfassen und ggf. rechtliche Schritte einzuleiten, die gefälschten Rezensionen zu bekämpfen. Die Forderungen nach strengeren Regulierungen und Maßnahmen gegen gefälschte Bewertungen werden lauter. Die Verantwortung liegt letztlich auch bei den Technologieunternehmen, ihre Plattformen gegen diese Art der Manipulationen zu schützen.

Es bleibt daher dauerhaft die Aufgabe, den Anteil an authentischen Bewertungen durch entsprechende Maßnahmen möglichst hoch zu halten.

Quelle: https://www.theguardian.com/money/2023/jul/15/fake-reviews-ai-artificial-intelligence-hotels-restaurants-products

Ein interessanter Fall für Produkte wurde in mehreren Artikeln beschrieben:

Amazon (US-Markt) hat Bewertungen mit KI zusammengefasst:

Ein sehr interessantes Beispiel ist der Test von Bewertungen durch Amazon, die durch KI als „Customers say“ Übersicht zusammengefasst werden, um schnell und automatisiert eine Kundenmeinung zu Produkten zu geben. Amazon hat zudem aus den Bewertungen Schlagworte erstellt, wenn diese öfter vorkommen.

Hier am Beispiel eines Laufschuhes zu sehen, dass sowohl Texte, als auch Schlagworte bei Produktbewertungen einen schnellen Überblick geben können.

Die Sprache ist in diesem Fall passend.
Denn es liefert klar erkenntlich Beispiele „For example, …“ und erweckt damit NICHT den Eindruck, es handelt sich um einen „generellen“ Querschnitt aller Bewertungen. Amazon hat als Konzern daran gearbeitet, dass die Zusammenfassungen sinnvoll sind und nicht unpassend wirken.

Es gibt aber auch viele Fälle, in denen die Reviews als nicht passend zusammengefasst empfunden wurden.

In einer KI-generierten Zusammenfassung von Bspw. „Tennisbällen“ (Fa. Penn) mit einer 4,7-Sterne-Bewertung, wurde der Geruch als negativ hervorgehoben. Aber von den 4.300 Bewertungen „erwähnen nur sieben Bewertungen einen unangenehmen Geruch“. Dies führt nicht nur die Kundinnen & Kunden in die Irre, sondern kann auch Probleme für die Händler mit sich bringen, wenn ein Produkte dann nicht gekauft wird, obwohl das genannte negative Kriterium am Ende für andere als neutral oder sogar positiv gesehen wird. Denn ob Geruch positiv oder negativ wahrgenommen wird, ist stark unterschiedlich.

Noch schwieriger kann es werden, wenn, wie hier, ein medizinisches Produkt bzgl. Bewertungen zusammengefasst wird. Hier ist, im Falle einer schlecht gewichteten oder irreführenden Zusammenfassung die Gefahr groß, dass ein falscher Gebrauch stattfindet. Das könnte im schlimmsten Fall negative Gesundheitsfolgen nach sich ziehen.

Insgesamt ist es für die Produktbewertungen sinnvoll, eine Zusammenfassung anzubieten und jeder kann natürlich selbst entscheiden, diese in die Kaufentscheidung einzubeziehen und auch selbst noch mehr Zeit für das Lesen der besten und schlechtesten Bewertungen aufzuwenden. Am Ende sind Kundinnen und Kunden immer selbst verantwortlich, sich ausreichend zu informieren.

Bestimmte Produktkategorien wie Bücher / Hörbücher, wurden von Amazon daher schlauerweise vermieden, obwohl sensible Kategorien wie medizinische Produkte bereits einbezogen wurden. Amazon plant, dies jedoch für immer mehr Produktkategorien zu erweitern. Vorsichtiges Vorgehen scheint somit nicht oberste Prämisse zu sein.

Amazon selbst antwortet dazu: (Deutsch übersetzte Antwort von Boschetti)

„Unsere Analyse hat ergeben, dass die Bewertungshervorhebungen den Kunden helfen, die gewünschten Produkte zu finden, und den Verkäuferinnen / Verkäufern zu höheren Umsätzen verhelfen“, so Boschetti. „Wir legen großen Wert auf Genauigkeit und werden die Bewertungshervorhebungen im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern.“

Fazit zum „Produkt Review Summary“ Beispiel:

Ein überwiegend hilfreiches Feature, dass mit ausreichend Hinweisen, dass es sich um KI-Zusammenfassungen handelt, transparent einen schnellen Überblick zu den Bewertungen liefert. Besucherinnen und Besucher des Shop müssen dann natürlich sehr stark aufpassen, die richtigen Schlüsse zu ziehen und entscheiden, ob eigene weitere Recherche Sinn macht.

Quellen:

• https://mashable.com/article/amazon-ai-generated-review-summaries
• https://t3n.de/news/amazons-ki-bewertet-produkte-schlechter-kuenstliche-intelligenz-zusammenfassungen-1597916/

Studien:

• https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-12-19/misleading-ai-product-reviews-on-amazon-spook-sellers-during-holiday-season

Inhaberantworten mit KI: Hier kann die Automatisierung ebenfalls helfen.

Es ist laut einer brightlocal Studie von hoher Relevanz für Unternehmen, auf Kundenbewertungen zu antworten.

Unter anderm kann es folgende Vorteile mit sich bringen: 

• Verbesserten Kundenservice.
• Höheres lokales Ranking auf Google (Local SEO)
• Höhere Kundenrückkehrquote
• Größere Wahrscheinlichkeit, dass Kunden die Marke ausprobieren
• Abgrenzung von Mitbewerber*innen
• Schadensbegrenzung bei negativen Bewertungen
• Die Möglichkeit, über die Vorzüge der Marke zu sprechen.

Aufgrund der oftmals unklaren Ergebnisse künstlicher Intelligenz (KI) stellt sich jedoch die Frage, ob KI-Tools zur Beantwortung von Bewertungen eingesetzt werden sollten und wann dies sinnvoll sein kann.

Es gibt mehrere Faktoren zu berücksichtigen, wenn man KI-generierte Antworten mit menschlichen Antworten vergleicht:

1. Extrem negative oder sensible Bewertungen: In Fällen von rechtlich sensiblen Bewertungen, die Ihrem Unternehmen Betrug, Belästigung, Diskriminierung oder andere Probleme vorwerfen, ist eine menschliche oder allenfalls hybride Lösung empfehlenswert. Das kann helfen, rechtliche Risiken zu minimieren.
2. Google-Rankings und Personalisierung von Inhalten: Google erkennt KI-generierte Inhalte und könnte sie negativ bewerten. Eine hybride oder komplett menschliche Lösung stellt sicher, individuelle Anpassungen vorzunehmen und Spam oder zu “allgemeine” Inhalt zu vermeiden. KI-Antworttexte sollten immer vor dem Veröffentlichen überprüft werden.
3. Zeitersparnis und Effizienz: KI-gestützte Lösungen können mittlerweile relativ günstig und mit etwas Übung, effizient genutzt werden.
4. SEO und Keywords: Bei der Beantwortung von Bewertungen können spezifische Wörter (Keywords) verwendet werden, um Themen stärker zu betonten. KI-generierte Antworten sollten daher gut geprüft werden.
5. Bequem und benutzerfreundlich: Egal ob KI-gestützt oder menschlich, die Antworttexte sind schnell erstellt und einfach zu nutzen.

Fazit zur Inhaberantwort mit KI:

Insgesamt bietet eine hybride Lösung die Möglichkeit, den Vorteil die KI-Effizienz als Startpunkt zu sehen und durch manuelle Anpassung eine qualitativ hochwertige Bewertungsantwort zu generieren.

Und was schreibt die KI selbst zur Frage: „Sind Bewertungen mit KI sinnvoll“?

Fragen wir doch mal die künstliche Intelligenz (Chat-GPT (3.5))

„Der Einsatz von KI für das Schreiben subjektiver Erfahrungsberichte in Form von Textbewertungen für Unternehmen verschiedener Branchen kann sowohl sinnvoll als auch herausfordernd sein. Hier sind einige Überlegungen:

Vorteile:

Effizienz: KI kann große Mengen von Daten schnell verarbeiten und analysieren,

die Effizienz bei der Generierung von Textbewertungen erhöht.

Konsistenz: KI kann dazu beitragen, eine konsistente Tonlage und Bewertungskriterien beizubehalten, was die Qualität der Berichte verbessern kann.

Skalierbarkeit: Unternehmen mit einem hohen Volumen an Kundenbewertungen können KI nutzen, um mit der Menge an Feedback umzugehen und schnell darauf zu reagieren.

Mustererkennung: Durch die Analyse großer Datenmengen kann KI Muster und Trends erkennen, die für Unternehmen wertvolle Einblicke bieten können.

Herausforderungen:

Subjektivität: Subjektive Erfahrungsberichte können schwierig sein, da sie oft von individuellen Meinungen und Emotionen geprägt sind. KI hat Schwierigkeiten, die Feinheiten menschlicher Sprache und Emotionen zu verstehen.

Authentizität: Es besteht die Gefahr, dass maschinell generierte Berichte als unpersönlich oder unauthentisch wahrgenommen werden, was das Vertrauen der Verbraucher beeinträchtigen könnte.

Bias: KI-Modelle können aufgrund von Trainingsdaten oder algorithmischen Entscheidungen Vorurteile aufweisen, was zu ungenauen oder verzerrten Bewertungen führen kann.

Komplexität der Erfahrungen: Manche Erfahrungen lassen sich nicht leicht in standardisierte Bewertungskategorien einordnen, was für KI-Modelle eine Herausforderung darstellen kann.

Insgesamt kann der Einsatz von KI für das Schreiben von subjektiven Erfahrungsberichten in Form von Textbewertungen für Unternehmen verschiedene Vorteile bieten, aber es ist wichtig, die Herausforderungen und potenziellen Fallstricke zu berücksichtigen und angemessen zu adressieren, um die Qualität und Glaubwürdigkeit der Berichte sicherzustellen.“

Unsere Meinung zu dieser KI-Antwort auf die Frage des Vorteils von KI-Reviews. Auch, wenn es gute Ansätze wie „Konsistenz“ gibt, was nur einer der vier genannten Vorteile ist, ist für GoLocal diese Antwort wenig zutreffend. Denn GoLocal hat sich zum Ziel gesetzt, bei Bewertungen zu unterstützen und nicht etwa Skalierbarkeit oder sogar Mustererkennung durch KI einzusetzen.

Für unsere GoLocal-User liegen die Vorteile auf der Hand:

• Das “leere Blatt” Problem kann umgangen werden (Stichpunkte genügen)
• Zeitersparnis und Effizienz
• Optionale Korrektur des KI-Textergebnis bietet volle Kontrolle und Flexibilität vor dem Veröffentlichen
• Reduktion der Rechtschreibfehler, gerade für NICHT-Muttersprachler hilfreich
• Freiwilligkeit, zu Beginn kann weiterhin “manuell” als gewünschte Bewertungsmethode gewählt werden.

Welche Nachteile sehen wir auf golocal.de?:

• Nachteile sehen wir durch die Freiwilligkeit und Bearbeitungsmöglichkeit vor Veröffentlichung aktuell keine. Sofern der Bewertungstext die eigene Erfahrung zum jeweiligen Eintrag auf golocal abbildet, kann KI als toller Text-Assistent genutzt werden. Fake Reviews dürfen dadurch natürlich weiterhin nicht veröffentlicht werden, wobei auch eine komplett selbst geschriebene Bewertung das nicht komplett ausschliesst.
• Durch Standard-Verifizierungsprozess per Mail können bei GoLocal  nur registrierte User eine Bewertung verfassen und veröffentlichen. Dadurch haben wir die Wahrscheinlichkeit deutlich reduziert, dass Bots o.ä. in Massen automatisierte Fake-Reviews per KI verfassen. Bisher sind wir und die meisten User damit sehr zufrieden, wie auch im GoLocal Forum zu lesen ist.

Hier geht es zum „TEIL 2 – Bewertungsprozess: So gelingt KI-Unterstützung für individuelle Reviews“